计量经济学导论-2.2.4 OLS的代数性质与几何性质-网易公开课

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2.2.4 OLS的代数性质与几何性质

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[1] 1.1.1 计量经济学的定义（上）

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1.1.1 计量经济学的定义（上）

[2] 1.1.1 计量经济学的定义（下）

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1.1.1 计量经济学的定义（下）

[3] 1.1.2 相关关系与因果关系（上...

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1.1.2 相关关系与因果关系（上）

[4] 1.1.2 相关关系与因果关系（下...

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1.1.2 相关关系与因果关系（下）

[5] 1.2 数据分类：实验数据与观测数...

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1.2 数据分类：实验数据与观测数据/横截面，时间序列与面板数据（上）

[6] 1.2 数据分类：实验数据与观测数...

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1.2 数据分类：实验数据与观测数据/横截面，时间序列与面板数据（下）

[7] 1.3 数据初步分析（上）

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1.3 数据初步分析（上）

[8] 1.3 数据初步分析（下）

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05:58

1.3 数据初步分析（下）

[9] 2.1 简单回归模型的形式及术语

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2.1 简单回归模型的形式及术语

[10] 2.2.1 普通最小二乘(OLS)...

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2.2.1 普通最小二乘(OLS)（上）

[11] 2.2.1 普通最小二乘(OLS)...

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2.2.1 普通最小二乘(OLS)（下）

[12] 2.2.2 矩方法

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2.2.2 矩方法

[13] 2.2.3 系数的解释以及拟合值计...

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07:44

2.2.3 系数的解释以及拟合值计算

[14] 2.2.4 OLS的代数性质与几何...

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待播放

2.2.4 OLS的代数性质与几何性质

[15] 2.3.1 OLS估计量的期望（上...

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2.3.1 OLS估计量的期望（上）

[16] 2.3.1 OLS估计量的期望（下...

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2.3.1 OLS估计量的期望（下）

[17] 2.3.2 OLS估计量的方差（上...

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2.3.2 OLS估计量的方差（上）

[18] 2.3.2 OLS估计量的方差（下...

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2.3.2 OLS估计量的方差（下）

[19] 2.3.3 OLS估计量方差的估计...

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2.3.3 OLS估计量方差的估计，高斯马尔科夫定理（上）

[20] 2.3.3 OLS估计量方差的估计...

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2.3.3 OLS估计量方差的估计，高斯马尔科夫定理（下）

[21] 2.3.4 OLS估计量的大样本性...

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2.3.4 OLS估计量的大样本性质（上）

[22] 2.3.4 OLS估计量的大样本性...

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2.3.4 OLS估计量的大样本性质（下）

[23] 2.3.5 方差分解与拟合优度（上...

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2.3.5 方差分解与拟合优度（上）

[24] 2.3.5 方差分解与拟合优度（下...

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2.3.5 方差分解与拟合优度（下）

[25] 3.1.1 显著性的定义

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3.1.1 显著性的定义

[26] 3.1.2 系数显著性检验与母体均...

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07:31

3.1.2 系数显著性检验与母体均值检验的比较（上）

[27] 3.1.2 系数显著性检验与母体均...

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3.1.2 系数显著性检验与母体均值检验的比较（下）

[28] 3.2.1 检验系数显著性的3种方...

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3.2.1 检验系数显著性的3种方法：t统计量

[29] 3.2.2 检验系数显著性的3种方...

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09:43

3.2.2 检验系数显著性的3种方法：p值，置信区间

[30] 4.1 Stata软件的特点及基本...

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09:33

4.1 Stata软件的特点及基本界面

[31] 4.2.1 回归前的基本数据分析（...

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05:23

4.2.1 回归前的基本数据分析（上）

[32] 4.2.1 回归前的基本数据分析（...

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4.2.1 回归前的基本数据分析（下）

[33] 4.2.2 Regress命令的使...

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06:51

4.2.2 Regress命令的使用以及结果的分析（上）

[34] 4.2.2 Regress命令的使...

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06:51

4.2.2 Regress命令的使用以及结果的分析（下）

[35] 4.3 如何编写Stata程序

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4.3 如何编写Stata程序

[36] 4.4 简单数值模拟（上）

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4.4 简单数值模拟（上）

[37] 4.4 简单数值模拟（下）

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4.4 简单数值模拟（下）

[38] 5.1.1 遗漏变量偏差及其公式（...

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07:01

5.1.1 遗漏变量偏差及其公式（上）

[39] 5.1.1 遗漏变量偏差及其公式（...

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5.1.1 遗漏变量偏差及其公式（下）

[40] 5.1.2 多元回归模型的表达式及...

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07:44

5.1.2 多元回归模型的表达式及含义

[41] 5.2.1 多元回归OLS的目标函...

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07:42

5.2.1 多元回归OLS的目标函数和求解过程（上）

[42] 5.2.1 多元回归OLS的目标函...

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5.2.1 多元回归OLS的目标函数和求解过程（下）

[43] 5.2.2 利用两次回归解释偏效应...

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5.2.2 利用两次回归解释偏效应得到估计量表达式

[44] 5.3 R2与调整之后的R2计算以...

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07:35

5.3 R2与调整之后的R2计算以及相互关系（上）

[45] 5.3 R2与调整之后的R2计算以...

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5.3 R2与调整之后的R2计算以及相互关系（下）

[46] 5.4 多元回归的几个基本假设和共...

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09:32

5.4 多元回归的几个基本假设和共线性解释（上）

[47] 5.4 多元回归的几个基本假设和共...

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5.4 多元回归的几个基本假设和共线性解释（下）

[48] 5.5.1 多元回归OLS估计量的...

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5.5.1 多元回归OLS估计量的无偏性（上）

[49] 5.5.1 多元回归OLS估计量的...

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09:52

5.5.1 多元回归OLS估计量的无偏性（下）

[50] 5.5.2 多元回归OLS估计量的...

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09:54

5.5.2 多元回归OLS估计量的方差（上）

[51] 5.5.2 多元回归OLS估计量的...

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09:53

5.5.2 多元回归OLS估计量的方差（下）

[52] 5.5.3 多元回归OLS估计量的...

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5.5.3 多元回归OLS估计量的抽样分布

[53] 6.1.1 单个系数的检验（上）

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6.1.1 单个系数的检验（上）

[54] 6.1.1 单个系数的检验（下）

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10:01

6.1.1 单个系数的检验（下）

[55] 6.1.2 单个系数的置信区间估...

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06:26

6.1.2 单个系数的置信区间估计和系数组合检验（上）

[56] 6.1.2 单个系数的置信区间估...

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6.1.2 单个系数的置信区间估计和系数组合检验（下）

[57] 6.2 联合假设检验——同方差假定...

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09:33

6.2 联合假设检验——同方差假定下F统计量（上）

[58] 6.2 联合假设检验——同方差假定...

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6.2 联合假设检验——同方差假定下F统计量（下）

[59] 6.3 多元回归模型OLS估计的渐...

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11:23

6.3 多元回归模型OLS估计的渐进性（上）

[60] 6.3 多元回归模型OLS估计的渐...

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6.3 多元回归模型OLS估计的渐进性（下）

[61] 6.4 异方差条件下的假设检验（上...

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08:07

6.4 异方差条件下的假设检验（上）

[62] 6.4 异方差条件下的假设检验（下...

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6.4 异方差条件下的假设检验（下）

[63] 6.5 多元回归模型的Stata操...

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06:30

6.5 多元回归模型的Stata操作演示（上）

[64] 6.5 多元回归模型的Stata操...

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6.5 多元回归模型的Stata操作演示（下）

[65] 7.1 非线性回归模型_多项式回归...

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08:27

7.1 非线性回归模型_多项式回归（上）

[66] 7.1 非线性回归模型_多项式回归...

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7.1 非线性回归模型_多项式回归（下）

[67] 7.2 非线性回归模型_对数模型（...

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06:58

7.2 非线性回归模型_对数模型（上）

[68] 7.2 非线性回归模型_对数模型（...

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06:57

7.2 非线性回归模型_对数模型（下）

[69] 7.3 非线性回归模型_含有交互项...

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08:23

7.3 非线性回归模型_含有交互项的模型（上）

[70] 7.3 非线性回归模型_含有交互项...

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7.3 非线性回归模型_含有交互项的模型（下）

[71] 7-4 非线性回归模型的Stata...

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06:34

7-4 非线性回归模型的Stata操作（上）

[72] 7-4 非线性回归模型的Stata...

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06:36

7-4 非线性回归模型的Stata操作（下）

[73] 8.1.1 虚拟变量的定义与含单...

851播放

06:07

8.1.1 虚拟变量的定义与含单个虚拟变量的回归（上）

[74] 8.1.1 虚拟变量的定义与含单...

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8.1.1 虚拟变量的定义与含单个虚拟变量的回归（下）

[75] 8.1.2 多个组别虚拟变量，虚...

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07:51

8.1.2 多个组别虚拟变量，虚拟变量陷阱以及阈值效应（上）

[76] 8.1.2 多个组别虚拟变量，虚...

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8.1.2 多个组别虚拟变量，虚拟变量陷阱以及阈值效应（下）

[77] 8.2.1 涉及虚拟变量的交互作...

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8.2.1 涉及虚拟变量的交互作用（上）

[78] 8.2.1 涉及虚拟变量的交互作...

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11:57

8.2.1 涉及虚拟变量的交互作用（下）

[79] 8.2.2 样条回归

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06:05

8.2.2 样条回归

[80] 8.2.3 邹氏检验（上）

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07:23

8.2.3 邹氏检验（上）

[81] 8.2.3 邹氏检验（下）

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8.2.3 邹氏检验（下）

[82] 8.3 使用虚拟变量进行政策评估...

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06:51

8.3 使用虚拟变量进行政策评估与双重差分（上）

[83] 8.3 使用虚拟变量进行政策评估...

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8.3 使用虚拟变量进行政策评估与双重差分（下）

[84] 8.4 涉及虚拟变量的stata操...

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8.4 涉及虚拟变量的stata操作（上）

[85] 8.4 涉及虚拟变量的stata操...

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07:33

8.4 涉及虚拟变量的stata操作（下）

[86] 9.1 内生性的概念及后果（上）

823播放

06:12

9.1 内生性的概念及后果（上）

[87] 9.1 内生性的概念及后果（下）

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06:12

9.1 内生性的概念及后果（下）

[88] 9.2 合格工具变量的条件

932播放

07:32

9.2 合格工具变量的条件

[89] 9.3.1 恰好识别情况下的工具变...

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05:19

9.3.1 恰好识别情况下的工具变量回归（上）

[90] 9.3.1 恰好识别情况下的工具变...

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9.3.1 恰好识别情况下的工具变量回归（下）

[91] 9.3.2 两阶段最小二乘（2S...

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08:41

9.3.2 两阶段最小二乘（2SLS）（上）

[92] 9.3.2 两阶段最小二乘（2S...

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9.3.2 两阶段最小二乘（2SLS）（下）

[93] 9.3.3 OLS与2SLS的比...

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9.3.3 OLS与2SLS的比较与Hausman检验（上）

[94] 9.3.3 OLS与2SLS的比...

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9.3.3 OLS与2SLS的比较与Hausman检验（下）

[95] 9.4 工具变量有效性的检验（上...

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07:01

9.4 工具变量有效性的检验（上）

[96] 9.4 工具变量有效性的检验（下...

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9.4 工具变量有效性的检验（下）

[97] 9.5 工具变量回归的Stata操...

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07:23

9.5 工具变量回归的Stata操作（上）

[98] 9.5 工具变量回归的Stata操...

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07:22

9.5 工具变量回归的Stata操作（下）

[99] 10.1.1一些概念和定义1

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04:44

10.1.1一些概念和定义1

[100] 10.1.2一些概念和定义2

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10.1.2一些概念和定义2

[101] 10.2MA模型

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04:48

10.2MA模型

[102] 10.3AR模型（上）

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05:10

10.3AR模型（上）

[103] 10.3AR模型（下）

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05:10

10.3AR模型（下）

[104] 10.4ARMA模型

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05:08

10.4ARMA模型

[105] 10.5.1建立ARMA模型1（上...

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05:07

10.5.1建立ARMA模型1（上）

[106] 10.5.1建立ARMA模型1（下...

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05:03

10.5.1建立ARMA模型1（下）

[107] 10.5.2建立ARMA模型2

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10.5.2建立ARMA模型2

[108] 10.6预测（上）

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10:51

10.6预测（上）

[109] 10.6预测（下）

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10.6预测（下）

[110] 10.7使用STATA估计ARMA...

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10.7使用STATA估计ARMA模型（上）

[111] 10.7使用STATA估计ARMA...

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10.7使用STATA估计ARMA模型（下）

[112] 11.1波动率聚类性

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11.1波动率聚类性

[113] 11.2ARCH模型定义（上）

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11.2ARCH模型定义（上）

[114] 11.2ARCH模型定义（下）

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11.2ARCH模型定义（下）

[115] 11.3建立ARCH模型（上）

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11.3建立ARCH模型（上）

[116] 11.3建立ARCH模型（下）

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11.3建立ARCH模型（下）

[117] 11.4ARCH模型预测

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11.4ARCH模型预测

[118] 11.5.1其他ARCH类模型1（...

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11.5.1其他ARCH类模型1（上）

[119] 11.5.1其他ARCH类模型1（...

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11.5.1其他ARCH类模型1（下）

[120] 11.5.2其他ARCH类模型2（...

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11.5.2其他ARCH类模型2（上）

[121] 11.5.2其他ARCH类模型2（...

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11.5.2其他ARCH类模型2（下）

[122] 11.5.3其他ARCH类模型3（...

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11.5.3其他ARCH类模型3（上）

[123] 11.5.3其他ARCH类模型3（...

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11.5.3其他ARCH类模型3（下）

[124] 11.6使用STATA估计ARCH...

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11.6使用STATA估计ARCH类模型（上）

[125] 11.6使用STATA估计ARCH...

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11.6使用STATA估计ARCH类模型（下）

[126] 12.1.1确定趋势和随机趋势1（...

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12.1.1确定趋势和随机趋势1（上）

[127] 12.1.1确定趋势和随机趋势1（...

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12.1.1确定趋势和随机趋势1（下）

[128] 12.1.2确定趋势和随机趋势2（...

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12.1.2确定趋势和随机趋势2（上）

[129] 12.1.2确定趋势和随机趋势2（...

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12.1.2确定趋势和随机趋势2（下）

[130] 12.2伪回归

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12.2伪回归

[131] 12.3单位根检验（上）

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12.3单位根检验（上）

[132] 12.3单位根检验（下）

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12.3单位根检验（下）

[133] 12.4协整基本概念（上）

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12.4协整基本概念（上）

[134] 12.4协整基本概念（下）

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12.4协整基本概念（下）

[135] 12.5误差修正模型与协整检验

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12.5误差修正模型与协整检验

[136] 12.6使用STATA对非平稳时间...

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07:21

12.6使用STATA对非平稳时间序列数据建模（上）

[137] 12.6使用STATA对非平稳时间...

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07:17

12.6使用STATA对非平稳时间序列数据建模（下）

[138] 13.1.1 面板数据的概念及优势...

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10:16

13.1.1 面板数据的概念及优势（上）

[139] 13.1.1 面板数据的概念及优势...

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13.1.1 面板数据的概念及优势（下）

[140] 13.1.2 面板数据回归模型及解...

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13.1.2 面板数据回归模型及解释（上）

[141] 13.1.2 面板数据回归模型及解...

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13.1.2 面板数据回归模型及解释（下）

[142] 13.2.1 前后比较及差分做参数...

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13.2.1 前后比较及差分做参数估计（上）

[143] 13.2.1 前后比较及差分做参数...

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13.2.1 前后比较及差分做参数估计（下）

[144] 13.2.2 个体中心化的方法消除...

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13.2.2 个体中心化的方法消除固定效应（上）

[145] 13.2.2 个体中心化的方法消除...

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13.2.2 个体中心化的方法消除固定效应（下）

[146] 13.2.3 加入n-1个虚拟变量...

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13.2.3 加入n-1个虚拟变量的方法处理固定效应及个体固定效应显著检验（上）

[147] 13.2.3 加入n-1个虚拟变量...

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06:26

13.2.3 加入n-1个虚拟变量的方法处理固定效应及个体固定效应显著检验（下）

[148] 13.2.4 时间固定效应的处理（...

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13.2.4 时间固定效应的处理（上）

[149] 13.2.4 时间固定效应的处理（...

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13.2.4 时间固定效应的处理（下）

[150] 13.3.1 个体固定的假设条件及...

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13.3.1 个体固定的假设条件及序列自相关（上）

[151] 13.3.1 个体固定的假设条件及...

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13.3.1 个体固定的假设条件及序列自相关（下）

[152] 13.3.2 群聚的标准误（上）

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13.3.2 群聚的标准误（上）

[153] 13.3.2 群聚的标准误（下）

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13.3.2 群聚的标准误（下）

[154] 13.4.1 随机效应的含义及估计...

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13.4.1 随机效应的含义及估计（上）

[155] 13.4.1 随机效应的含义及估计...

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13.4.1 随机效应的含义及估计（下）

[156] 13.4.2 Hausman检验（...

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13.4.2 Hausman检验（上）

[157] 13.4.2 Hausman检验（...

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13.4.2 Hausman检验（下）

[158] 13.5 面板数据的Stata操作...

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13.5 面板数据的Stata操作（上）

[159] 13.5 面板数据的Stata操作...

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13.5 面板数据的Stata操作（下）

[160] 14.1 线性概率模型及其优缺点（...

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14.1 线性概率模型及其优缺点（上）

[161] 14.1 线性概率模型及其优缺点（...

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14.1 线性概率模型及其优缺点（下）

[162] 14.2 Probit和Logit...

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14.2 Probit和Logit模型（上）

[163] 14.2 Probit和Logit...

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14.2 Probit和Logit模型（下）

[164] 14.3 模型的估计（上）

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14.3 模型的估计（上）

[165] 14.3 模型的估计（下）

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14.3 模型的估计（下）

[166] 14.4 推断及拟和好坏的评价（上...

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14.4 推断及拟和好坏的评价（上）

[167] 14.4 推断及拟和好坏的评价（下...

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14.4 推断及拟和好坏的评价（下）

[168] 14.5 其他受限因变量模型（上）

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14.5 其他受限因变量模型（上）

[169] 14.5 其他受限因变量模型（下）

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14.5 其他受限因变量模型（下）

[170] 14.6 二值因变量的Stata操...

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14.6 二值因变量的Stata操作（上）

[171] 14.6 二值因变量的Stata操...

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14.6 二值因变量的Stata操作（下）

[172] 15.1 如何确定一个实证题目

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15.1 如何确定一个实证题目

[173] 15.2.1 资料与数据的搜集和处...

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15.2.1 资料与数据的搜集和处理（上）

[174] 15.2.1 资料与数据的搜集和处...

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15.2.1 资料与数据的搜集和处理（下）

[175] 15.2.2 模型的建立、估计和...

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05:22

15.2.2 模型的建立、估计和检验（上）

[176] 15.2.2 模型的建立、估计和...

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15.2.2 模型的建立、估计和检验（下）

[177] 15.3.1 如何规范地汇报与分...

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15.3.1 如何规范地汇报与分析结果（上）

[178] 15.3.1 如何规范地汇报与分...

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15.3.1 如何规范地汇报与分析结果（下）

[179] 15.3.2 用Stata生成规范...

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15.3.2 用Stata生成规范表格（上）

[180] 15.3.2 用Stata生成规范...

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15.3.2 用Stata生成规范表格（下）